【摘 要】
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以中国广州新建隧道下穿既有地铁2号线工程为背景,研究对运营地铁隧道实施自动变形监测中智能变形预测的方法.针对地铁监测数据量大、变形分析困难、预测准确率低的技术难题,
【机 构】
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北京交通大学土木建筑工程学院,北京建工建方科技公司
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以中国广州新建隧道下穿既有地铁2号线工程为背景,研究对运营地铁隧道实施自动变形监测中智能变形预测的方法.针对地铁监测数据量大、变形分析困难、预测准确率低的技术难题,提出一种基于PBIL支持向量机的地铁智能变形预测模型.通过用基于概率分析的PBIL算法,实现对支持向量机的关键参数组合的精确优化设定,提高了模型的变形预测能力.通过广州地铁穿越工程变形监控工程的应用,该预测方法显示了较高的预测能力和实用性,有效地解决了在条件复杂、环境干扰的地铁运营中较难准确全面监测预警的问题.
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